带有分隔符的 Pandas groupby 连接

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【中文标题】带有分隔符的 Pandas groupby 连接【英文标题】:Pandas groupby with delimiter join 【发布时间】:2021-06-08 12:00:09 【问题描述】:

我尝试使用 groupby 对具有多个值的行进行分组。

col val
A  Cat
A  Tiger
B  Ball
B  Bat

import pandas as pd
df = pd.read_csv("Inputfile.txt", sep='\t')
group = df.groupby(['col'])['val'].sum()

我明白了

A CatTiger
B BallBat

我想引入一个分隔符,让我的输出看起来像

A Cat-Tiger
B Ball-Bat

我试过了,

group = df.groupby(['col'])['val'].sum().apply(lambda x: '-'.join(x))

这成功了,

A C-a-t-T-i-g-e-r
B B-a-l-l-B-a-t

这里有什么问题?

谢谢,

AP

【问题讨论】:

【参考方案1】:

试试吧

group = df.groupby(['col'])['val'].apply(lambda x: '-'.join(x))

【讨论】:

【参考方案2】:

您也可以这样做:

In [48]: df.groupby('col')['val'].agg('-'.join)
Out[48]:
col
A    Cat-Tiger
B     Ball-Bat
Name: val, dtype: object

更新:回答评论中的问题:

In [2]: df
Out[2]:
  col    val
0   A    Cat
1   A  Tiger
2   A  Panda
3   B   Ball
4   B    Bat
5   B  Mouse
6   B    Egg

In [3]: df.groupby('col')['val'].agg('-'.join)
Out[3]:
col
A       Cat-Tiger-Panda
B    Ball-Bat-Mouse-Egg
Name: val, dtype: object

将索引或多索引转换为列的最后一个:

df1 = df.groupby('col')['val'].agg('-'.join).reset_index(name='new')

【讨论】:

一次将多于两行连接在一起时是否有效?我尝试使用换行符连接行,结果是前两行用新行连接,其余的连接在一起没有分隔符。 添加了reset_index,因为this,可以免费修改答案。【参考方案3】:

你可以先聚合到list再加入str.join

df = pd.DataFrame('A': [1, 1, 1, 2, 2, 2], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

df.groupby('A')['B'].agg(list).str.join('-')

输出:

A
1    a-b-c
2    d-e-f
Name: B, dtype: object

【讨论】:

以上是关于带有分隔符的 Pandas groupby 连接的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

使用带有参数的 Pandas groupby() + apply()

带有最小值、最大值和总和的 Pandas 数据框 Groupby

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Python Pandas - 带有 apply() 和 rolling() 的 groupby() 非常慢

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